部署 ranking 模型主要涉及以下几个步骤：
数据准备：首先需要准备训练 ranking 模型所需的数据，包括特征数据和标签数据。特征数据用于描述每个样本的特征，而标签数据用于指示样本的排序。通常标签数据是一个有序列表，表示样本的排序顺序。
模型选择：选择适合任务的 ranking 模型，比如 LambdaMART、RankNet、RankBoost 等。根据具体场景和数据特点选择合适的模型。
模型训练：使用准备好的数据对选定的模型进行训练。在训练过程中，可以根据指定的评价指标来优化模型参数，以提高排序质量。
模型评估：在训练完成后，需要对模型进行评估，通常使用一些指标来评估模型的排序性能，比如 NDCG、MAP 等。
模型部署：将训练好的 ranking 模型部署到线上环境，接收用户的输入数据并输出相应的排序结果。
至于如何使用 ranking 模型，一般可以通过模型的 API 接口或者 SDK 来调用模型进行排序。用户可以将待排序的数据传入模型，模型会返回排序好的结果。可以根据具体的需求来调整输入数据和输出结果的格式。
希望以上信息对您有所帮助，如果有任何进一步的问题，请随时提出。